47、基于深度学习的 COVID-19 检测与症状分析

基于深度学习的 COVID-19 检测与症状分析

1. 引言

在抗击 COVID-19 的过程中，利用先进的技术进行疾病的检测和诊断变得至关重要。深度学习和人工智能技术在医学影像分析领域展现出了巨大的潜力，尤其是通过胸部 X 光图像来检测 COVID-19。本文将详细介绍利用深度学习和卷积神经网络（CNN）进行 COVID-19 检测的相关技术和实验分析。

2. 相关研究进展

2.1 基于 X 光图像的 COVID-19 检测模型

• 有研究提出使用深度神经网络通过 X 光图像自动检测 COVID-19。使用 DarkNet 模型，二分类的分类准确率达到 98.08%，多分类情况的准确率为 87.02%。使用 ResNet50 模型，利用胸部 X 光图像进行 COVID-19 检测的准确率达到 98%。
• Sethy 等人将支持向量机（SVM）模型应用于患者的 X 光片，预测准确率为 80%。该研究为分析各种人体器官与 COVID-19 疾病的相关性奠定了基础。

2.2 数据收集

Kaggle 作为全球最大的数据科学和机器学习社区，与世界卫生组织、各国政府、卫生部门以及私人数据采集公司合作，收集了大量关于冠状病毒爆发的数据集，包括检测人员的胸部 X 光片。这促使众多研究团队尝试构建自动化的测试和诊断工具。

3. 理论背景与技术选择

3.1 编程语言选择

选择 Python 作为编码软件，原因在于其丰富的库和内置函数。Python 是一种高级、通用的解释型编程语言，代码简洁易读，支持面向对象编程，具